Yolov10l

🚀 YOLOv10：即時端到端目標檢測模型

YOLOv10是一款用於即時端到端目標檢測的模型，在計算機視覺領域具有重要應用價值，能有效解決目標檢測任務中的即時性和準確性問題。

🚀 快速開始

本部分將引導你完成YOLOv10模型的安裝、訓練、驗證和推理等操作。

📦 安裝指南

你可以使用以下命令安裝YOLOv10：

pip install git+https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

💻 使用示例

基礎用法

以下是使用YOLOv10進行訓練和驗證的基礎代碼示例：

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10l')
# Training
model.train(...)
# after training, one can push to the hub
model.push_to_hub("your-hf-username/yolov10-finetuned")

# Validation
model.val(...)

高級用法

下面是一個端到端的推理示例，展示瞭如何在一張貓的圖像上進行推理：

from ultralytics import YOLOv10

model = YOLOv10.from_pretrained('jameslahm/yolov10l')
source = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
model.predict(source=source, save=True)

推理結果如下：

📚 詳細文檔

模型描述

YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

• arXiv鏈接：https://arxiv.org/abs/2405.14458v1
• GitHub鏈接：https://github.com/THU-MIG/yolov10

引用信息

如果你使用了該模型，請按照以下格式進行引用：

@article{wang2024yolov10,
  title={YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection},
  author={Wang, Ao and Chen, Hui and Liu, Lihao and Chen, Kai and Lin, Zijia and Han, Jungong and Ding, Guiguang},
  journal={arXiv preprint arXiv:2405.14458},
  year={2024}
}

📄 許可證

本項目採用AGPL-3.0許可證。